（4.1：elasticsearch的segment详解）

es的segment详解

1：segment介绍

服务器总内存除过给jvm配置的其余都给了lucene，占用page cache内存，page cache保存对文件数据segment的缓存。
free -g可查看内存使用，es节点只有es服务，基本cache就是缓存的segment
segment : 每个shard分片是一个lucene实例，每个分片由多个segment组成！！每个segment占用内存，文件句柄等。

1.1：flush总结

1：es的各个shard会每个30分钟进行一次flush操作。
2：当translog的数据达到某个上限的时候会进行一次flush操作。
3：flush后清除translog

1.2：segment配置

写入时segment的大小和数量由refresh_interval决定

POST /index/_settings
{
     “refresh_interval”: “10s”}

2：segment影响

2.1：segment增多的影响

一个分片一个lucene实例（多个segment）。lucene内部的数据是由一个个segment组成的，es写入经过了refresh间隔，将该时间段写入的全部数据refresh成一个segment，segment多了之后会进行merge成更大的segment，默认最大5G，所有会产生过多的segment。

2.2：segment占用查看

查看segment总的情况：get cat/segment 
查看节点的segment总占用内存情况（sm）：GET _cat/nodes?v&h=ip,ram.percent,sm
某查看索引的segment：get index/segment： 

1：对内存系统影响
每个segment的catch内存是随着gc不会释放掉的！！！！所以过大过多的segnment会导致系统运行没有内存，进而导致查询超时等等。

2：数据查询影响
lucene查询时会遍历每个segment完成，所以过多的segment会导致查询速度下降，没有内存甚至导致超时

3：segment优化

优化的目的是释放catch的内存！
1：删除不用的索引。
delete index
2:关闭索引（文件仍然存在于磁盘，只是释放掉内存）。需要的时候可以重新打开。

post index/_close
post index/_open

3:force merge强制合并
force merge本质是对分片上的segment强制合并，节省大量的memory.
该操作占用大量的io，避免在热索引（正写入数据的索引）进行操作。

合并一般包括api合并和手动命令合并

手动：post index/_forcemerge?max_num_segments=1